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计算机视觉与机器视觉是当今科技领域的重要分支，它们旨在用计算机模拟人类视觉系统，实现对图像和视频的自动分析、处理和理解，这一领域的研究成果，为人类生活带来了前所未有的便利，同时也为科技发展注入了新的活力，本文将深入探讨计算机视觉与机器视觉的内涵、发展历程以及应用前景。
计算机视觉与机器视觉的内涵
1、计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机从图像和视频中提取信息，实现对视觉内容的理解和感知，它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个学科，旨在使计算机具备类似人类的视觉能力。
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2、机器视觉
机器视觉是计算机视觉的一个分支，主要研究如何利用计算机视觉技术实现工业自动化、机器人导航、智能监控等应用，它侧重于实际应用，强调系统的实用性和可靠性。
计算机视觉与机器视觉的发展历程
1、早期阶段（20世纪50年代-70年代）
这一阶段，计算机视觉研究主要集中在图像处理和模式识别领域，主要成果包括边缘检测、特征提取、形态学变换等。
2、中期阶段（20世纪80年代-90年代）
随着计算机硬件和软件技术的快速发展，计算机视觉研究进入了一个新的阶段，这一时期，出现了许多新的算法和理论，如神经网络、支持向量机等。
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3、现阶段（21世纪至今）
随着深度学习、大数据等技术的兴起，计算机视觉与机器视觉研究取得了突破性进展，以深度学习为代表的机器学习技术在计算机视觉领域取得了广泛应用，如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像分割等方面取得了显著成果。
计算机视觉与机器视觉的应用前景
1、人工智能领域
计算机视觉技术在人工智能领域具有广泛的应用前景，如智能机器人、自动驾驶、智能安防等。
2、医疗领域
计算机视觉技术在医疗领域具有巨大的应用潜力，如医学影像分析、病理切片分析、手术辅助等。
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3、工业领域
机器视觉技术在工业领域具有广泛的应用，如产品质量检测、生产线自动化、机器人导航等。
4、日常生活领域
计算机视觉技术在日常生活中也具有广泛的应用，如人脸识别、智能家居、智能监控等。
计算机视觉与机器视觉作为一门新兴的交叉学科，在我国科技领域具有重要地位，随着技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类生活带来更多便利，我国应加大对计算机视觉与机器视觉研究的投入，培养更多优秀人才，推动相关产业发展。
标签： #计算机视觉就是计算机的眼睛
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